Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
【poke2vec】ポケモンの役割ベクトルの 学習とその分析・可視化 / pyconjp-po...
Search
odanado
PRO
September 18, 2018
Programming
3
5.7k
【poke2vec】ポケモンの役割ベクトルの 学習とその分析・可視化 / pyconjp-poke2vec
odanado
PRO
September 18, 2018
Tweet
Share
More Decks by odanado
See All by odanado
Vitest Browser Mode への期待 / Vitest Browser Mode
odanado
PRO
3
4.6k
@nestjs/bull の活用について
odanado
PRO
0
1.5k
クラウド KMS の活用 / TOKYO BLOCKCHAIN TECH MEETUP 2022
odanado
PRO
0
1.2k
Vue.observable で状態管理 / vue-observable-state-management
odanado
PRO
4
2.1k
nuxtjs-axios-error-handling
odanado
PRO
0
350
ブロックチェーンアプリのトランザクションに対するデータ分析 / PyCon-JP-2019
odanado
PRO
0
420
スマートコントラクトに対する既知の攻撃とその対策 / bc.tokyo-21
odanado
PRO
0
240
最近のweb3.js事情 / bc.tokyo-19
odanado
PRO
2
510
YAPC::Tokyo 2019に スタッフ参加してみて / kichijojipm-18
odanado
PRO
1
2.3k
Other Decks in Programming
See All in Programming
2分台で1500examples完走!爆速CIを支える環境構築術 - Kaigi on Rails 2025
falcon8823
3
3.3k
フロントエンド開発に役立つクライアントプログラム共通のノウハウ / Universal client-side programming best practices for frontend development
nrslib
7
3.9k
CSC305 Lecture 02
javiergs
PRO
1
260
Go言語の特性を活かした公式MCP SDKの設計
hond0413
1
180
AI Coding Meetup #3 - 導入セッション / ai-coding-meetup-3
izumin5210
0
600
Pull-Requestの内容を1クリックで動作確認可能にするワークフロー
natmark
2
460
iOSアプリの信頼性を向上させる取り組み/ios-app-improve-reliability
shino8rayu9
0
150
いま中途半端なSwift 6対応をするより、Default ActorやApproachable Concurrencyを有効にしてからでいいんじゃない?
yimajo
2
340
CSC509 Lecture 01
javiergs
PRO
1
430
NetworkXとGNNで学ぶグラフデータ分析入門〜複雑な関係性を解き明かすPythonの力〜
mhrtech
3
1k
ネイティブ製ガントチャートUIを作って学ぶUICollectionViewLayoutの威力
jrsaruo
0
130
Reduxモダナイズ 〜コードのモダン化を通して、将来のライブラリ移行に備える〜
pvcresin
2
690
Featured
See All Featured
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
667
120k
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
251
13k
A designer walks into a library…
pauljervisheath
209
24k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
64
7.9k
Designing Dashboards & Data Visualisations in Web Apps
destraynor
231
53k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
274
40k
A better future with KSS
kneath
239
17k
The Cult of Friendly URLs
andyhume
79
6.6k
Code Review Best Practice
trishagee
72
19k
Building a Modern Day E-commerce SEO Strategy
aleyda
43
7.7k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
49
3.1k
The World Runs on Bad Software
bkeepers
PRO
71
11k
Transcript
PyCon JP 2018 LT 【poke2vec】ポケモンの役割ベクトルの 学習とその分析・可視化 1 @odan3240
自己紹介 • Twitter: @odan3240 • 新卒エンジニア • 五反田のIT企業に所属 • 大学では自然言語処理の研究
• 今はフロントエンドエンジニア • PyCon JP初参加!! • 登壇も初!! • 緊張してます 2
目次 • 分布仮説 • word2vec • ポケモンにおける役割 • ポケモンへの応用 •
実験結果の可視化 • まとめ 3
分布仮説 4
分布仮説 「彼女はxxxを食べる」 「包丁を使ってxxxを切った」 「xxxといちごをお見舞いに持っていく」 「xxxジャムを作る」 「xxxの絵を赤で描く」 5
分布仮説 「彼女はxxxを食べる」 「包丁を使ってxxxを切った」 「xxxといちごをお見舞いに持っていく」 「xxxジャムを作る」 「xxxの絵を赤で描く」 XXXは食べ物? 6
分布仮説 「彼女はxxxを食べる」 「包丁を使ってxxxを切った」 「xxxといちごをお見舞いに持っていく」 「xxxジャムを作る」 「xxxの絵を赤で描く」 XXXはそこまで固くない 7
分布仮説 「彼女はxxxを食べる」 「包丁を使ってxxxを切った」 「xxxといちごをお見舞いに持っていく」 「xxxジャムを作る」 「xxxの絵を赤で描く」 XXXはいちごの仲間? 8
分布仮説 「彼女はxxxを食べる」 「包丁を使ってxxxを切った」 「xxxといちごをお見舞いに持っていく」 「xxxジャムを作る」 「xxxの絵を赤で描く」 ジャムにできる :thiking_face: 9
分布仮説 「彼女はxxxを食べる」 「包丁を使ってxxxを切った」 「xxxといちごをお見舞いに持っていく」 「xxxジャムを作る」 「xxxの絵を赤で描く」 赤色として描かれる 10
分布仮説 「彼女はりんごを食べる」 「包丁を使ってりんごを切った」 「りんごといちごをお見舞いに持っていく」 「りんごジャムを作る」 「りんごの絵を赤で描く」 りんご! 11
分布仮説 「彼女はりんごを食べる」 「包丁を使ってりんごを切った」 「りんごといちごをお見舞いに持っていく」 「りんごジャムを作る」 「りんごの絵を赤で描く」 周辺の単語からその単語の意味が決まる仮説 12
word2vec 13
word2vec • word2vec => 単語をベクトル化する手法 • 周辺の単語を元に単語のベクトルを計算 • 単語ベクトルを使うことで 意味に基づく単語の計算が可能になる
14 王 女 男 女王
word2vec 単語ベクトルを2次元に プロットすると意味が近い単語が近くに集まる 15
ポケモンにおける役割 16
ポケモンにおける役割 • ポケモンのeスポーツ化 • 賞金がかかった世界大会が開催されている • ポケモン対戦にガチで取り組む人が一定数いる 17 出典 pokemon.co.jp
ポケモンにおける役割 ポケモンは6匹のパーティを組んで オンライン上で対戦する 18 出典 ポケモングローバルリンク
ポケモンにおける役割 • ポケモンの役割 ◦ e.g. 同じほのおタイプなので似た役割を持つ 19 出典 ポケモングローバルリンク
ポケモンにおける役割 • ポケモンの役割 ◦ e.g. ほのおタイプはくさタイプに強い 20 出典 ポケモングローバルリンク
ポケモンへの応用 21
モチベーション ポケモンの”役割”を自動計算したい これまではポケモンの 特徴から人間が意味付けていた 22
ポケモンの役割に関する仮説 似たようなパーティで使用される ポケモン同士は似た役割を持つのでは? 23 出典 ポケモングローバルリンク
ポケモンの役割に関する仮説 ある単語の意味は同じ文中で 同時に使用される単語によって決まる (分布仮説) あるポケモンの役割は同じパーティで 同時に使用されるポケモンによって決まる 24
実験 • データセット作り a. ネット上からポケモンの対戦データをクロール b. ポケモンの並びを無視してデータの重複を取り除く 約 5,000件 •
学習 ◦ ポケモンのパーティを文とみなしてword2vec (CBoW) を PythonのNeural Networkフレームワークのchainerで学習 • リポジトリ ◦ odanado/poke2vec 25
実験結果の可視化 26
デモサイト • https://bit.ly/poke2vec ◦ 役割ベクトルの加減算 ◦ 2次元可視化 ◦ 3次元可視化 27
役割ベクトルの加減算 28
可視化 29
可視化 30
まとめ • 分布仮説は周囲の単語の出現頻度から 単語の意味が決まる仮説 • 同時にパーティに採用されるポケモンの頻度から ポケモンの役割ベクトルを学習した • 今後 ◦
持ち物を考慮したベクトルを学習したい ▪ 現状だとデータ数が圧倒的に不足 ◦ パーティのうち5匹決まっている時に 残り1匹をレコメンドとかしたい 31
Appendix 32
Continuous Bag-of-Words Model 33
Continuous Bag-of-Words Model • 単語をベクトル化 (word2vec) する手法の1つ 34 りんご 彼女
は を 食べる 総和 ベクトル化 誤差計算
Continuous Bag-of-Words Model • 単語をベクトル化 (word2vec) する手法の1つ 35 りんご 彼女
は を 食べる 総和 ベクトル化 誤差計算